基于FPGA的并行遗传算法硬件实现的研究

遗传算法具有天然的并行性。FPGA(Field programmable gate arrays)本质上的并行特性使其很适合用于实现并行的遗传算法。结合两者的并行特性，本文提出了一种基于FPGA的并行遗传算法。选用了适合硬件实现的选择、交叉、变异算子，并将它们设计成流水线结构。整个设计采用了XILINX公司的XC2V1000型号FPGA芯片。算法利用VHDL语言来描述。实现后的测试表明，这种硬件遗传算法有效减少了运行时间，使其在一些实时性要求较高的场合得到很好应用。     

灾变机制下的元胞遗传算法

文章提出了一种改进的加入灾难的元胞遗传算法.该算法是细粒式并行遗传算法和粗粒式并行遗传算法的混合形式.在遗传算法和元胞自动机的原理基础上,通过加入灾难的方式,用于求解复杂甬数优化问题,获得了较好的效果.     

基于模糊罚函数的分布式并行遗传算法及其应用

本文将模糊理论用于优化中,提出了一种基于可行度的模糊罚函数法,并采用分布式并行遗传算法进行寻优操作,该方法可以将不同遗传操作的优点加以整合,通过并行运算提高优化效率。将基于模糊罚函数的分布式并行遗传算法应用到多目标结构优化中,仿真试验表明取得了很好的寻优效果。     

改进遗传算法在桁架结构优化设计中的应用

文章针对简单遗传算法的早熟现象及不能处理带有复杂约束的优化问题,提出了一种基于乘子法与伪并行遗传算法的改进遗传算法,并将其应用于桁架结构优化设计中.计算结果表明改进遗传算法全局寻优能力强.     

基于分布式并行遗传算法的PID参数整定

针对基于简单遗传算法(SGA)进行PID整定在收敛性及初值敏感度方面的缺陷,提出了基于分布式并行遗传算法(PGA)的PID参数整定方法。该方法可以将不同遗传操作的优点加以整合,通过并行运算提高整定效率,能够更有效地进行参数优化。选用典型被控对象仿真,并分别进行收敛性分析与初值敏感度分析。仿真试验表明与SGA相比PGA提高了局部搜索空间的微调能力,降低了对初值的敏感度,寻优效果也大为改善,从而说明了这种方法的可行性,为PID参数整定方法提供了一种新的尝试。     

磁共振成像中刚体平移运动伪影校正

磁共振成像过程中,患者的轻微运动就会使扫描数据发生相位偏移,从而使重建图像含有运动伪影,降低成像的质量。严重的伪影会影响医生对病灶的精确定位。本文利用遗传算法高度并行、随机和自适应全局寻优的特点,提出了基于遗传算法的刚性平移运动伪影修正方法,逐次修正扫描信号在K空间中已偏移的相位。实验表明,基于遗传算法的修正方法,能有效校正扫描数据的相位偏移,达到抑制运动伪影的目的。     

基于遗传算法的参数优化在控制器设计中的应用

本文详述了遗传算法作为一种随机搜索算法在控制器设计参数优化中的应用。从遗传算法基本原理入手，结合工程实际，论述了遗传算法在PID控制器设计、鲁棒控制器设计、最优控制、系统参数辨识、模糊逻辑控制系统和神经网络控制中的应用成果。讨论了影响遗传算法的因素，并提出了改进的策略。     

并行多种群自适应遗传算法在COW集群上的实现

为改善标准遗传算法的求解效率,提出一种基于6模糊控制器的并行多种群自适应遗传算法。利用MPI(Messagepassinginterface)技术建立了一个COW(Clusterofworkstation)集群,将算法在该硬件平台上进行了实现。3机COW集群的仿真实验结果在演示算法设计可行性的同时,表明该算法的求解效率明显优于用于对照的单种群算法,具有在解决组合优化问题上广泛应用的可能。本文还对影响并行算法的参数进行了探讨。     

多层设计参数的叶型气动优化

针对叶片型面的设计问题,提出一种基于遗传优化算法的多层参数化方法.这种方法类似多层网格法原理,利用Bézier曲线的递推算法进行各层之间的设计变量转化,使得优化迭代过程中,下层群体中得以保存上层的优秀个体.根据遗传算法固有的并行特性构建了局域网并行优化平台,并对基本遗传算法进行了改进,从而大大缩短优化时间、提高优化效率.最后设计了曲线逼近和叶型优化的算例,结果显示多层参数化方法能明显加速收敛,在个体数较少时,效果更为明显.     

适用于欺骗问题优化的分段遗传算法

为了有助于克服遗传算法中的模式欺骗性问题，本文基于遗传算法在不同阶段运行性能的不同，并且借鉴新达尔文主义中生物进化的选择机理，分析和探讨了一种适应性分段遗传算法，并且通过试验证明了该方法的有效性。     

求解装箱问题的遗传算法

本文提出了两种求解装箱问题（ＢｉｎＰａｃｋｉｎｇ）的遗传算法。一种是简单遗传算法,它采用等长度字符代码编码方法,使用常规的遗传操作算子。另一种是混合遗传算法,它综合运用解装箱问题的ＦＦＤ（ＦｉｒｓｔＦｉｔＤｅ－ｃｒｅａｓｉｎｇ）近似算法和简单遗传算法。试算结果表明,由这两种遗传算法所得到的装箱方案较一些近似算法所得到的装箱方案都要好。     

注入式的遗传算法的分析与研究

该文提出了一种改进的遗传算法———注入式的遗传算法。该算法利用遗传算法全局搜索能力强和知识库具有存储记忆功能的特点,通过引入知识库中的经验值来提高遗传算法的求解速度和精度。该实验用基本遗传算法和注入式遗传算法来求解旅行商问题,通过对比实验结果,证明改进遗传算法的可行性和有效性。     

Al2O3陶瓷的损伤型本构关系研究

利用INSTRON材料试验机和SHPB(分离式Hopkinson压杆)对Al2O3陶瓷材料进行了单轴压缩实验,测量了材料在不同应变率下的应力和真实应变。实验结果表明,Al2O3陶瓷是应变率敏感材料。通过对准静态和高应变率下的实验结果分析,认为损伤型ZWT非线性粘弹性本构关系能较好地描述Al2O3陶瓷在不同应变率条件下的力学行为,用遗传算法确定了本构关系中的参数。研究表明,所用损伤型ZWT本构方程和用遗传算法确定的参数在10-4-102s-1应变率范围内与实验结果吻合较好。     

一种新的求解非线性方程组的混合遗传算法

为了解决实际工程中经常遇到的求解非线性方程组的问题,作者提出了求解非线性方程组的一种新的思维,即首先将非线性方程组的数值求解问题转化为最优化问题,然后利用浮点遗传算法全局群体搜索能力及起始搜索速度快的特点,快速得到接近精确解的较优解,之后将其作为拟牛顿法迭代的初始值,利用其局部寻优能力非常强的特点,快速迭代至精确解。该混合遗传算法充分利用了浮点遗传算法与拟牛顿法的各自优点。     

复合材料层合结构铺层顺序优化设计的免疫遗传算法

本文利用生物免疫系统对抗体浓度调节原理,提出了一种用于组合优化的免疫选择概率算子,同时考虑了抗体调节加权系数随搜索进行动态变化。对给定的复合材料层压板,以几何因子为优化对象,应用免疫遗传算法进行了铺层顺序的优化。应用四种不同遗传算法,对算例的优化结果进行了统计分析,结果表明:本文算法的成功率高,首次获全局最优解的迭代次数少,并能使种群收敛于全局最优解。     

改进的混沌遗传算法

混沌和遗传算法的结合产生了混沌遗传算法.通过分析其本质,发现其中存在很大的重复性操作,本文对此算法进行改进.计算机仿真表明:改进后的算法具有更好的快速寻优能力.